Allocation of Formation Control Tasks Using Delaunay Triangulation and Tetrahedralization
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the task allocation for the formation control of multi-agent systems with directed graph topologies, where agents are required to form and preserve a specific geometric shape. A directed graph is said to be persistent if it is constraint-consistent and the underlying undirected graph is rigid. A formation of agents is constraint-consistent if every agent can satisfy all its distance constraints. In this context, based on Delaunay triangulation in 2-D and Delaunay tetrahedralization in 3-D space, we propose a novel task allocation algorithm applicable to distance-based formation topologies that guarantees constraint consistency of a desired formation of agents. Given the desired shape - a framework in space - the algorithm uses the Delaunay operations to build a network of rigid triangles/tetrahedrons representing the desired formation topology. The algorithm uses the shortest Euclidean distance-based task assignment to establish a desired topology in the form of directed triangulated or directed trilateral Laman graphs. The source agent of each edge is responsible for preserving the desired distance to the sink agent. The output of the proposed algorithm is a minimally persistent graph in 2-D or a minimally structurally persistent graph in 3-D. Examples are provided to demonstrate and verify the effectiveness of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».